Adaptive Filter de George Moschytz

Adaptive Filter: Eine Einführung in die Theorie mit Aufgaben und MATLAB-Simulationen auf CD-ROM

George Moschytz

Markus Hofbauer

de Limba Germană Paperback – 27 sep 2000

Cuprins

1 Einführung.- 1.1 Einleitung.- 1.2 Klassifizierung von typischen Anwendungen adaptiver Filter.- 1.3 Beispiele adaptiver Filter.- 1.4 Stochastische Prozesse.- 2 Grundlagen adaptiver Filter.- 2.1 Strukturen adaptiver Filter.- 2.2 Das FIR-basierte adaptive Filter.- 2.3 Lineare optimale Filterung.- 2.4 Dekorrelation des Eingangssignals und Konditionierung.- 3 Gradienten-Suchalgorithmen für FIR-basierte adaptive Filter.- 3.1 Newton-, Gradienten-Verfahren und LMS-Algorithmus.- 3.2 Konvergenzeigenschaften der Gradienten-Suchalgorithmen.- 3.3 Varianten des LMS-Algorithmus.- 4 Least-Squares-Adaptionsalgorithmen.- 4.1 Das Least-Squares-Schätzproblem.- 4.2 Der RLS-Algorithmus.- 4.3 Der RLS-Algorithmus mit Vergessensfaktor.- 4.4 Analyse des RLS-Algorithmus.- 4.5 Simulation: Systemidentifikation durch den RLS-Algorithmus.- 4.6 Der `Fast'-RLS-Algorithmus.- 5 Adaptive Filter im Frequenzbereich.- 5.1 Der `Frequency-Domain'-LMS-Algorithmus (FLMS).- 5.2 Der 'Partitioned Frequency-Domain'-LMS-Algorithmus (PFLMS).- 6 Zusammenfassung und Vergleich der Eigenschaften der Adaptionsalgorithmen.- 6.1 Grundlagen.- 6.2 Adaptionsalgorithmen.- 6.3 Klassifikation der Adaptionsalgorithmen.- 6.4 Simulation: Vergleich der Konvergenzeigenschaften des LMS-, RLS- und FLMS-Algorithmus.- A Aufgaben und Anleitung zu den Simulationen.- A.1 Aufgaben.- A.2 Lösungen zu den Aufgaben.- A.3 Anleitung zu den Simulationen.- A.3.2 Simulationsbeschreibung.- B Die lineare und die zyklische Faltung.- C Berechnung des Gradienten von Vektor-Matrix-Gleichungen.

Textul de pe ultima copertă

Dieses Lehrbuch vermittelt auf solide und verständliche Weise die Grundlagen der Theorie der adaptiven Filter, wobei nur elementares Wissen aus der Signalverarbeitung und der Linearen Algebra vorausgesetzt wird. Der Schwerpunkt liegt in der Herleitung und der Erläuterung der theoretischen Grundlagen. Themen wie die Autokorrelationsmatrix und die Bedeutung ihrer Eigenwerte, Orthogonalitätsprinzip, Wienerfilter, Fehlerfläche, Lernkurve, Konvergenzzeit, Überschussfehler werden behandelt. Ausgehend vom Newton- und Gradientenverfahren werden die wichtigsten Adaptionsalgorithmen für FIR-basierte adaptive Filter (Least-Mean-Square (LMS) im Zeit- und Frequenzbereich und Recursive-Least-Squares (RLS)) hergeleitet und die Konvergenzeigenschaften analysiert. Es werden typische Anwendungsbeispiele aus den Klassen Identifikation, Inverse Modellierung, Prädiktion, Elimination von Störungen vorgestellt. Aufgaben mit ausführlichen Lösungen und Simulations-Uebungen (MATLAB-Code auf CD-ROM) tragen zum intuitiven Verständnis des Stoffes bei. Das Buch wendet sich an Studenten im Fachstudium der Elektrotechnik und der Informatik aber auch an Ingenieure, Physiker und Mathematiker.

Caracteristici

Erstes deutschsprachiges Buch zu diesem zentralen Thema der Signalverarbeitung Knapper und damit preiswerter und besser als Lehrbuch geeignet als die englischsprachige Konkurrenz Mit MATLAB-Übungen auf CD-ROM Moschytz ist international anerkannter Wissenschaftler in der digitalen Signalverarbeitung Includes supplementary material: sn.pub/extras